کاربرد یادگیری عمیق در مدیریت منابع آب و پیش بینی سری های زمانی

هوش مصنوعی توانایی یادگیری ، استنتاج و تصمیم گیری هوشمندانه را دارد. یکی از مزیت های اصلی هوش مصنوعی این است که با استخراج الگوها و یادگیری از دادهها، قادر به تشخیص و پیش بینی درست مسائل می باشد. هوش مصنوعی به دلیل کاربردهای فراوان در زمینه های مختلف به عنوان ابزاری برای حل بهتر مشکلات مورد توجه قرار گرفته است . در سالهای اخیر این فن آوری در زمینه فرآیندهای کنترل، نگهداری ، توزیع و تصفیه آب و فاضلاب و مطالعات هواشناسی و کشاورزی برای مدلسازی ، بهینه سازی و ارائه راهحل هایی جهت مدیریت راهبردی جلوگیری ، هدر رفت آب، کاهش هزینه های عملیاتی و بهینه سازی تولید انرژی مورد استفاده قرارگرفته است . فن آوری های مختلف ه وش مصنوعی در فرآیندهای منابع آب ی و کشاورزی و حتی عملکردهای هواشناسی تمرکز دارند. در این مطالعه مدلهای مختلف هوش مصنوعی در فرآیندهای آبی و هواشناسی ارائه و پس از مرور بر مطالعات انجام شده، روشها و نتایج تحقیقات بیان شده است . با توجه به مزیت های فراوان در ه وش مصنوعی ، این فن آوری با محدودیت هایی نیز مواجه است . صرفنظر از این موانع ، پیشرفت تحقیقات فعلی نشان می دهد که ابزارهای هوش مصنوعی دارای پتانسیل های بالا برای متحول کردن فرآیند و برنامه های آب دارد. با توجه به مدلهای بررس ی شده در این پژوهش استفاده از مدلهای RNN، ANN و تکنیک های هوش مصنوعی ترکیبی گزینه های خوبی برای دستیابی ب ه دقت و پیش بینی دقیق تر هستند.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، شبکه عصبی بازگشتی ، RNN ، سری زمانی ، LSTM